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Foto: divulgação.

Como tornar simples o uso da Inteligência Artificial

Por Jhonata Emerick, CEO e cofundador da Datarisk.

Segundo Leonardo da Vinci, “a simplicidade é o mais alto grau de sofisticação”. A frase abre uma discussão muito interessante acerca do mercado de Inteligência Artificial (IA) no Brasil. 

A simplicidade passa por um profundo conhecimento, que vai além de técnicas estatísticas,  e deve passar pelo entendimento de problema de negócio e seus pilares.

Executivos e decisores muitas vezes se deparam com alguma reportagem sobre inteligência artificial e rapidamente notam que a tecnologia pode ser aplicada em várias frentes na sua empresa. 

É aí que começa o desafio desde o conhecimento desta tecnologia até a falta de mão de obra qualificada. 

A preocupação não deveria ser em como utilizar a IA e sim em como ela pode apoiar a estratégia em seu negócio, criando efeitos de redes, vantagens competitivas e barreiras de entrada no setor de atuação. 

Para aumentar a probabilidade do  projeto ser bem sucedido, existem quatro pilares importantes: 

  • Pessoas: São o principal pilar de qualquer negócio. Desde a comunicação dentro da empresa até a requalificação do time  para novos projetos. Redefina papéis para executar a visão estratégica, treine sua equipe para desenvolver competências necessárias e conte com apoio do C-level para incentivar a adoção e uso de IA.
  • Estratégia de negócio:  Priorize as aplicações que gerem mais valor e vantagem competitiva na área de atuação. O entendimento do problema que será abordado é fundamental em vários aspectos, inclusive para validar se a tecnologia disponível atende os requisitos necessários. Esse conhecimento é muito importante para áreas como a de compras, por exemplo, conseguir avaliar se os projetos são factíveis ou não. 
  • Aplicabilidade de IA: O sucesso do projeto piloto é considerado um incentivo inicial, principalmente para o ganho de apoio dos stakeholders chaves. A simplicidade também precisa ser um dos critérios na escolha, pois aumenta substancialmente a probabilidade do sucesso. Considere um projeto que não seja tão complexo, a ponto de não ser finalizado, e nem tão simples, que não gere valor para a empresa. Defina quais objetivos serão alcançados e quais métricas serão utilizadas para medir o desempenho. 
  • Dados: Tenha uma estratégia de aquisição bem definida pois, ela varia muito entre modelos de negócio. Ela pode não gerar receita, porém deve permitir o entendimento mais profundo do usuário ou mercado em questão. Unifique os dados em uma infraestrutura simples e de fácil acesso. Bases complexas dificultam a definição das variáveis e consequentemente o tempo de entrega e resultados. Reconheça os dados que de fato são valiosos para o projeto, sejam eles internos ou externos. Dados com baixo valor podem gerar impactos negativos para o negócio. 

Monitorar e revisar continuamente as estratégias de IA é muito importante para verificar as métricas estipuladas e o valor gerado, e quando necessário intervir a tempo.

A equipe deve apresentar os benefícios a longo prazo e retorno de investimento a curto prazo. O sucesso depende de uma estratégia bem alinhada entre todas as partes.

Que a tecnologia veio para ficar é fato! Segundo pesquisa da PwC o impacto econômico gerado pela IA será de mais de 15 trilhões de dólares em 2030, sendo considerada a principal fonte de transformação, disrupção e vantagem competitiva na economia.

Podemos concluir que esta tecnologia é fundamental para a geração de valor e muito menos complexa como repercutido no mercado. A corrida para estar à frente desta nova era já começou e é preciso agilidade, sem perder a simplicidade.

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